In [1]:
# ! pip3 install geopandas
Looking in indexes: https://pypi.org/simple, https://pypi.ngc.nvidia.com
Collecting geopandas
  Downloading geopandas-0.12.2-py3-none-any.whl (1.1 MB)
     ---------------------------------------- 1.1/1.1 MB 724.1 kB/s eta 0:00:00
Collecting fiona>=1.8
  Downloading Fiona-1.9.0-cp38-cp38-win_amd64.whl (22.0 MB)
     -------------------------------------- 22.0/22.0 MB 515.1 kB/s eta 0:00:00
Requirement already satisfied: packaging in c:\users\alex\miniconda3\envs\python-data-wranglig\lib\site-packages (from geopandas) (21.3)
Collecting pyproj>=2.6.1.post1
  Downloading pyproj-3.4.1-cp38-cp38-win_amd64.whl (4.9 MB)
     ---------------------------------------- 4.9/4.9 MB 449.5 kB/s eta 0:00:00
Collecting shapely>=1.7
  Downloading shapely-2.0.1-cp38-cp38-win_amd64.whl (1.4 MB)
     ---------------------------------------- 1.4/1.4 MB 342.3 kB/s eta 0:00:00
Requirement already satisfied: pandas>=1.0.0 in c:\users\alex\miniconda3\envs\python-data-wranglig\lib\site-packages (from geopandas) (1.4.4)
Collecting munch>=2.3.2
  Downloading munch-2.5.0-py2.py3-none-any.whl (10 kB)
Requirement already satisfied: attrs>=19.2.0 in c:\users\alex\miniconda3\envs\python-data-wranglig\lib\site-packages (from fiona>=1.8->geopandas) (21.4.0)
Requirement already satisfied: certifi in c:\users\alex\miniconda3\envs\python-data-wranglig\lib\site-packages (from fiona>=1.8->geopandas) (2022.12.7)
Collecting click-plugins>=1.0
  Downloading click_plugins-1.1.1-py2.py3-none-any.whl (7.5 kB)
Requirement already satisfied: click~=8.0 in c:\users\alex\miniconda3\envs\python-data-wranglig\lib\site-packages (from fiona>=1.8->geopandas) (8.1.3)
Collecting cligj>=0.5
  Downloading cligj-0.7.2-py3-none-any.whl (7.1 kB)
Requirement already satisfied: numpy>=1.18.5 in c:\users\alex\miniconda3\envs\python-data-wranglig\lib\site-packages (from pandas>=1.0.0->geopandas) (1.21.5)
Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.8.1 in c:\users\alex\miniconda3\envs\python-data-wranglig\lib\site-packages (from pandas>=1.0.0->geopandas) (2.8.2)
Requirement already satisfied: pytz>=2020.1 in c:\users\alex\miniconda3\envs\python-data-wranglig\lib\site-packages (from pandas>=1.0.0->geopandas) (2022.1)
Requirement already satisfied: pyparsing!=3.0.5,>=2.0.2 in c:\users\alex\miniconda3\envs\python-data-wranglig\lib\site-packages (from packaging->geopandas) (3.0.9)
Requirement already satisfied: colorama in c:\users\alex\miniconda3\envs\python-data-wranglig\lib\site-packages (from click~=8.0->fiona>=1.8->geopandas) (0.4.5)
Requirement already satisfied: six in c:\users\alex\miniconda3\envs\python-data-wranglig\lib\site-packages (from munch>=2.3.2->fiona>=1.8->geopandas) (1.16.0)
Installing collected packages: shapely, pyproj, munch, cligj, click-plugins, fiona, geopandas
Successfully installed click-plugins-1.1.1 cligj-0.7.2 fiona-1.9.0 geopandas-0.12.2 munch-2.5.0 pyproj-3.4.1 shapely-2.0.1
WARNING: Retrying (Retry(total=4, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'ReadTimeoutError("HTTPSConnectionPool(host='developer.download.nvidia.com', port=443): Read timed out. (read timeout=15)")': /compute/redist/cligj/
In [1]:
import geopandas
In [2]:
ABS=geopandas.read_file('ABS_2022.zip')
In [89]:
ABS
Out[89]:
CODIABSa CODIABSn NOMABS CODIRS NOMRS CODI9RS NOM9RS CODISS NOMSS CODIAGA NOMAGA geometry
0 379 379 Lleida - 7 61 Regió Sanitària Lleida 61 Regió Sanitària Lleida 6156 Lleida 05 Lleida POLYGON ((293325.537 4613716.748, 293337.234 4...
1 138 138 Lleida - 4 61 Regió Sanitària Lleida 61 Regió Sanitària Lleida 6156 Lleida 05 Lleida POLYGON ((301421.259 4615521.650, 301428.290 4...
2 345 345 Sabadell - 4B 78 Regió Sanitària Barcelona 81 Regió Sanitària Metropolità Nord 7844 Vallès Occidental Est 35 Vallès Occidental Est POLYGON ((424041.189 4599915.081, 424033.228 4...
3 191 191 Sabadell - 1B 78 Regió Sanitària Barcelona 81 Regió Sanitària Metropolità Nord 7844 Vallès Occidental Est 35 Vallès Occidental Est POLYGON ((427125.633 4598252.103, 426969.915 4...
4 322 322 Ciutat Badia 78 Regió Sanitària Barcelona 81 Regió Sanitària Metropolità Nord 7844 Vallès Occidental Est 35 Vallès Occidental Est POLYGON ((425476.900 4595504.800, 425453.881 4...
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
373 408 408 Guissona - la Segarra 61 Regió Sanitària Lleida 61 Regió Sanitària Lleida 6156 Leida 05 Lleida POLYGON ((355067.000 4618603.901, 355116.300 4...
374 106 106 Cervera - la Segarra 61 Regió Sanitària Lleida 61 Regió Sanitària Lleida 6156 Lleida 05 Lleida MULTIPOLYGON (((353880.800 4621324.600, 353889...
375 134 134 Llançà 64 Regió Sanitària Girona 64 Regió Sanitària Girona 6461 Girona Nord 51 Alt Empordà MULTIPOLYGON (((513680.931 4691373.309, 513698...
376 311 311 Sant Adrià de Besòs - 1 78 Regió Sanitària Barcelona 81 Regió Sanitària Metropolità Nord 7867 Barcelonès Nord i Maresme 30 Barcelonès Nord i Baix Maresme MULTIPOLYGON (((436373.390 4586231.014, 436376...
377 085 85 Blanes 64 Regió Sanitària Girona 64 Regió Sanitària Girona 6462 Girona Sud 56 Selva Marítima MULTIPOLYGON (((482704.764 4613180.014, 482704...

378 rows × 12 columns

In [3]:
ABS['CODIABSn']
Out[3]:
0      379
1      138
2      345
3      191
4      322
      ... 
373    408
374    106
375    134
376    311
377     85
Name: CODIABSn, Length: 378, dtype: int64
In [4]:
import matplotlib.pyplot as plt
ABS.plot(column='CODIABSn',legend=True)
Out[4]:
<AxesSubplot:>
In [9]:
ABS.NOMRS.unique()
Out[9]:
array(['Regió Sanitària Lleida', 'Regió Sanitària Barcelona',
       'Regió Sanitària Camp de Tarragona',
       'Regió Sanitària Alt Pirineu i Aran', 'Regió Sanitària Girona',
       "Regió Sanitària Terres de l'Ebre",
       'Regió Sanitària Catalunya Central'], dtype=object)
In [3]:
ABS_RSBCN=ABS[ABS.NOMRS=='Regió Sanitària Barcelona']
ABS_RSBCN.plot(column='CODIABSn',legend=True)
Out[3]:
<AxesSubplot:>
In [16]:
ABS_RSBCN.NOMSS.unique()
Out[16]:
array(['Vallès Occidental Est', 'Barcelonès Nord i Maresme',
       "Baix Llobregat Centre - Litoral i L'Hospitalet de Llobregat",
       'Barcelona Sants - Montjuïc', 'Barcelona Sant Andreu',
       'Barcelona Sant Martí', 'Barcelona Ciutat Vella',
       'Alt Penedès - Garraf', 'Barcelona Eixample',
       'Barcelona Les Corts', 'Barcelona Sarrià - Sant Gervasi',
       'Barcelona Gràcia', 'Barcelona Horta - Guinardó',
       'Barcelona Nou Barris', 'Vallès Occidental Oest',
       'Vallès Oriental', 'Baix Llobregat Nord', nan], dtype=object)
In [4]:
ABS_BCN=ABS_RSBCN.loc[ABS_RSBCN.NOMSS.isin(['Barcelona Sants - Montjuïc', 'Barcelona Sant Andreu',
       'Barcelona Sant Martí', 'Barcelona Ciutat Vella', 'Barcelona Eixample',
       'Barcelona Les Corts', 'Barcelona Sarrià - Sant Gervasi',
       'Barcelona Gràcia', 'Barcelona Horta - Guinardó',
       'Barcelona Nou Barris'])]
In [32]:
ABS_BCN.plot(column='CODIABSn',legend=True)
Out[32]:
<AxesSubplot:>
In [6]:
import pandas as pd
In [7]:
ABS_Indicators=pd.read_csv('Indicadors_ABS_format-pla_2018.csv',encoding='unicode_escape',sep=';',decimal=",")
In [35]:
ABS_Indicators
Out[35]:
Àmbit Codi ABS ABS Indicador ABS homes ABS dones ABS total Catalunya homes Catalunya dones Catalunya total
0 Recursos i ús de serveis 1.0 Agramunt Població assignada a l'EAP 2018 (n) 3220 3123 6343 3630669 3752944 7383613
1 Recursos i ús de serveis 2.0 Alcarràs Població assignada a l'EAP 2018 (n) 6766 6204 12970 3630669 3752944 7383613
2 Recursos i ús de serveis 3.0 Alfarràs - Almenar Població assignada a l'EAP 2018 (n) 5063 4458 9521 3630669 3752944 7383613
3 Recursos i ús de serveis 4.0 Amposta Població assignada a l'EAP 2018 (n) 15226 14902 30128 3630669 3752944 7383613
4 Recursos i ús de serveis 5.0 Anglès Població assignada a l'EAP 2018 (n) 5892 5903 11795 3630669 3752944 7383613
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
38630 Socioeconòmic 400.0 Barcelona 3-I Índex socioeconòmic territorial 2018 (ABS) nd nd 104,8 nd nd 100
38631 Socioeconòmic 401.0 Viladecans - 3 Índex socioeconòmic territorial 2018 (ABS) nd nd 105 nd nd 100
38632 Socioeconòmic 402.0 Barcelona - 08K Índex socioeconòmic territorial 2018 (ABS) nd nd 96,1 nd nd 100
38633 Socioeconòmic 403.0 Barcelona - 08L Índex socioeconòmic territorial 2018 (ABS) nd nd 90,4 nd nd 100
38634 Socioeconòmic NaN Catalunya Índex socioeconòmic territorial 2018 (ABS) nd nd 100 nd nd 100

38635 rows × 10 columns

In [8]:
import numpy as np
ABS_Indicators.replace('nd',np.nan,inplace=True)
In [10]:
ABS_Indicators_geo=ABS[['geometry','CODIABSn']].merge(ABS_Indicators.iloc[:-1,:],how="left",left_on='CODIABSn', right_on='Codi ABS')
ABS_Indicators_geo
Out[10]:
geometry CODIABSn Àmbit Codi ABS ABS Indicador ABS homes ABS dones ABS total Catalunya homes Catalunya dones Catalunya total
0 POLYGON ((293325.537 4613716.748, 293337.234 4... 379 Recursos i ús de serveis 379.0 Lleida - 7 Població assignada a l'EAP 2018 (n) 8906 8835 17741 3630669 3752944 7383613
1 POLYGON ((293325.537 4613716.748, 293337.234 4... 379 Recursos i ús de serveis 379.0 Lleida - 7 Població assignada i atesa a l'EAP 2018 (%) 62,27262497 73,41256714 67,82030487 68,83400828 77,75831454 73,3700561
2 POLYGON ((293325.537 4613716.748, 293337.234 4... 379 Recursos i ús de serveis 379.0 Lleida - 7 Població assignada a l'EAP de 75 anys o més qu... 8,468468666 11,27395725 10,19417477 10,20550682 15,26119091 13,31849073
3 POLYGON ((293325.537 4613716.748, 293337.234 4... 379 Socioeconòmic 379.0 Lleida - 7 Població exempta de copagament de farmàcia (%) 4,045109272 4,544334888 4,294139385 3,481644476 4,413876607 3,956573464
4 POLYGON ((293325.537 4613716.748, 293337.234 4... 379 Recursos i ús de serveis 379.0 Lleida - 7 Població consumidora de fàrmacs 2018 (%) 58,60504913 67,85713959 63,19572449 62,58311255 72,00172926 67,38146047
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
38032 MULTIPOLYGON (((482704.764 4613180.014, 482704... 85 Morbiditat 85.0 Blanes Població de 6-12 anys amb obesitat 2018 (%) 15,46610165 13,27433586 14,39393902 15,01558109 11,3061324 13,21677288
38033 MULTIPOLYGON (((482704.764 4613180.014, 482704... 85 Pràctiques preventives 85.0 Blanes Cobertura vacunal de la població infantil de 0... 86,54519972 85,99408721 86,27697842 88,057844 87,98395934 88,02195334
38034 MULTIPOLYGON (((482704.764 4613180.014, 482704... 85 Pràctiques preventives 85.0 Blanes Cobertura vacunal de la població infantil meno... 91,94631195 89,47368622 90,78014374 94,22147084 94,267064 94,24372003
38035 MULTIPOLYGON (((482704.764 4613180.014, 482704... 85 Recursos i ús de serveis 85.0 Blanes Mitjana de visites de la població assignada i ... 7,543880463 8,305195808 7,950689793 7,75450866 8,459074451 8,134044418
38036 MULTIPOLYGON (((482704.764 4613180.014, 482704... 85 Socioeconòmic 85.0 Blanes Índex socioeconòmic territorial 2018 (ABS) NaN NaN 90,1 NaN NaN 100

38037 rows × 12 columns

In [11]:
ABS_Indicators_geo.Indicador.unique()
Out[11]:
array(["Població assignada a l'EAP 2018 (n)",
       "Població assignada i atesa a l'EAP 2018 (%)",
       "Població assignada a l'EAP de 75 anys o més que ha estat atesa al programa ATDOM 2018 (%)(ABS)",
       'Població exempta de copagament de farmàcia (%)',
       'Població consumidora de fàrmacs 2018 (%)',
       'Població consumidora de psicofàrmacs 2018 (%) ',
       "Població de 16-44 anys amb nivell d'instrucció insuficient 2018 (%)",
       "Població de 45-64 anys amb nivell d'instrucció insuficient 2018 (%)",
       "Població de 65-74 anys amb nivell d'instrucció insuficient 2018 (%)",
       "Població de 75 o més anys amb nivell d'instrucció insuficient 2018 (%)",
       'Població de 15 anys i més atesa a atenció primària per alteracions del metabolisme lipídic 2018  (%)',
       'Població de 15 anys i més atesa a atenció primària per diabetis no insulinodependent 2018  (%)',
       'Població de 15 anys i més atesa a atenció primària per depressió 2018  (%)',
       'Població de 15 anys i més atesa a atenció primària per altres malalties del cor 2018  (%)',
       'Població de 15 anys i més atesa a atenció primària per altres artrosis 2018 (%)',
       'Població de 15 anys i més atesa a atenció primària per hipertròfia prostàtica benigna 2018 (%)',
       'Població de 15 anys i més atesa a atenció primària per hipotiroïdisme/mixedema 2018 (%)',
       'Població de 15 anys i més atesa a atenció primària per hipertensió arterial no complicada 2018 (%)',
       'Població de 15 anys i més atesa a atenció primària per trastorn ansietat/angoixa/estat ansiós 2018 (%)',
       'Població de 15 anys i més atesa a atenció primària per osteoporosis 2018 (%)',
       'Població de 15 anys i més atesa a atenció primària per rinitis al·lèrgica 2018 (%)',
       'Població de 15 anys i més atesa a atenció primària per varices de les cames 2018 (%)',
       'Població de 15 anys i més atesa a atenció primària per obesitat 2018 (%)',
       'Població de 0-14 anys atesa a atenció primària per altres hèrnies abdominals 2018 (%)',
       'Població de 0-14 anys atesa a atenció primària per trastorns de refracció 2018 (%)',
       'Població de 0-14 anys atesa a atenció primària per deformitats adquirides columna 2018 (%)',
       'Població de 0-14 anys atesa a atenció primària per deformitats adquirides extremitats 2018 (%)',
       'Població de 0-14 anys atesa a atenció primària per migranya 2018 (%)',
       'Població de 0-14 anys atesa a atenció primària pel síndorm del túnel carpià 2018 (%)',
       'Població de 0-14 anys atesa a atenció primària per trastorn ansietat i angoixa 2018 (%)',
       'Població de 0-14 anys atesa a atenció primària per ceguesa 2018 (%)',
       'Població de 0-14 anys atesa a atenció primària per fòbia o trastorn compulsiu 2018 (%)',
       'Població de 0-14 anys atesa a atenció primària per hipertròfia amigdales/adenoïdes 2018 (%)',
       'Població de 0-14 anys atesa a atenció primària per asma 2018 (%)',
       'Població de 0-14 anys atesa a atenció primària per rinitis al·lèrgica 2018 (%)',
       'Població de 0-14 anys atesa a atenció primària per síndrome apnea del son 2018 (%)',
       'Població de 0-14 anys atesa a atenció primària per obesitat 2018 (%)',
       'Població de 0-14 anys atesa a atenció primària per hipotiroïdisme/mixedema 2018 (%)',
       'Població de 0-14 anys atesa a atenció primària per alteracions del metabolisme lipídic 2018 (%)',
       'Població de 0-14 anys atesa a atenció primària per criptoquídia 2018 (%)',
       'Població de 0-14 anys atesa a atenció primària per trastorns hipercinètics 2018 (%)',
       'Població de 0-14 anys atesa a atenció primària per osteocondrosi 2018 (%)',
       'Nombre de defuncions 2014-2018',
       'Taxa bruta de mortalitat per 1.000 habitants 2014-2018',
       'Taxa de mortalitat estandarditzada (TME) per 100.000 habitants 2014-2018 (ABS)',
       "Taxa específica de mortalitat pel gran grup de causes '1. Certes malalties infeccioses i parasitàries' per 100.000 habitants 2014-2018",
       "Taxa específica de mortalitat pel gran grup de causes '2. Tumors' per 100.000 habitants 2014-2018",
       "Taxa específica de mortalitat pel gran grup de causes '4. Malalties endocrines, nutricionals i metabòliques' per 100.000 habitants 2014-2018",
       "Taxa específica de mortalitat pel gran grup de causes '5. Trastorns mentals i del comportament' per 100.000 habitants 2014-2018",
       "Taxa específica de mortalitat pel gran grup de causes '6. Malalties del sistema nerviós' per 100.000 habitants 2014-2018",
       "Taxa específica de mortalitat pel gran grup de causes '9. Malalties de l'aparell circulatori' per 100.000 habitants 2014-2018",
       "Taxa específica de mortalitat pel gran grup de causes '10. Malalties de l'aparell respiratori' per 100.000 habitants 2014-2018",
       "Taxa específica de mortalitat pel gran grup de causes '11. Malalties de l'aparell digestiu' per 100.000 habitants 2014-2018",
       "Taxa específica de mortalitat pel gran grup de causes '13. Malalties del sistema osteomuscular i teixit conjuntiu' per 100.000 habitants 2014-2018",
       "Taxa específica de mortalitat pel gran grup de causes '14. Malalties de l'aparell genitourinari' per 100.000 habitants 2014-2018",
       "Taxa específica de mortalitat pel gran grup de causes '18. Símptomes i signes mal definits' per 100.000 habitants 2014-2018",
       "Taxa específica de mortalitat pel gran grup de causes '20. Causes externes de morbiditat i mortalitat' per 100.000 habitants 2014-2018",
       'Nombre de defuncions per suïcidi 2014-2018',
       'Esperança de vida en néixer (anys) 2014-2018',
       "Població de 0-14 anys amb nacionalitat d'un país en vies de desenvolupament 2018 (%)",
       "Població de 15-44 anys amb nacionalitat d'un país en vies de desenvolupament 2018 (%)",
       "Població de 45-64 anys amb nacionalitat d'un país en vies de desenvolupament 2018 (%)",
       "Població de 65 o més anys amb nacionalitat d'un país en vies de desenvolupament 2018 (%)",
       'Població assegurada de 0-14 anys 2018',
       'Població assegurada de 15-44 anys 2018',
       'Població assegurada de 45-64 anys 2018',
       'Població assegurada de 65 anys i més 2018',
       'Població assegurada total 2018', 'Índex de sobreenvelliment 2018',
       'Taxa per 100.000 hab. de població polimedicada amb 10 ATC o més 2018',
       'Població de 18 anys i més atesa a centres ambulatoris de salut mental per depressió 2018 (%)',
       'Població de 18 anys i més atesa a centres ambulatoris de salut mental per ansietat 2018 (%)',
       'Població de 18 anys i més atesa a centres ambulatoris de salut mental per esquizofrènia 2018 (%)',
       'Població de 18 anys i més atesa a centres ambulatoris de salut mental per altres psicosis 2018 (%)',
       'Població de 18 anys i més atesa a centres ambulatoris de salut mental per trastorn bipolar 2018 (%)',
       'Població de 18 anys i més atesa a centres ambulatoris de salut mental per demència 2018 (%)',
       'Població menor de 18 anys atesa a centres ambulatoris de salut mental (%)',
       'Població de 18 anys o més atesa a centres ambulatoris de salut mental (%)',
       'Població menor de 18 anys atesa a centres ambulatoris de salut mental per trastorn de conducta alimentària 2018 ',
       'Població menor de 18 anys atesa a centres ambulatoris de salut mental per trastorn de conducta 2018 (%)',
       "Població menor de 18 anys atesa a centres ambulatoris de salut mental per trastorn de l'espectre autista 2018 (%)",
       "Població menor de 18 anys atesa a centres ambulatoris de salut mental per trastorn de dèficit d'atenció i/o hiperactivitat 2018 (%)",
       'Població menor de 18 anys atesa a centres ambulatoris de salut mental per trastorn adaptatiu 2018 (%)  ',
       "Població consumidora de tabac de la població assignada a l'EAP de 15 anys i més 2018 (%)",
       'Gent gran (75 anys i més) que viu sola 2018 (%)',
       'Població de 15 anys i més amb dependència 2015-2018 (%) (AGA)',
       'Població de 15 anys i més amb diversitat funcional 2015-2018 (%) (AGA)',
       'Adherència a la dieta mediterrània de la població de 15 anys i més 2015-2018 (%) (AGA)',
       'Activitat física saludable de la població de 15-69 anys 2015-2018 (%) (AGA)',
       "Consum de risc d'alcohol de població de 15 anys i més 2015-2018 (%) (AGA)",
       'Població amb autopercepció bona de la seva salut 2015-2018 (%) (AGA)',
       'Població amb autopercepció dolenta de la seva salut 2015-2018 (%) (AGA)',
       'Població de 18-74 anys amb excés de pes 2018 (%) ',
       'Població de 18-74 anys amb sobrepès 2018 (%) ',
       'Població de 18-74 anys amb obesitat 2018 (%) ',
       'Població de 6-12 anys amb excés de pes 2018 (%) ',
       'Població de 6-12 anys amb sobrepès 2018 (%) ',
       'Població de 6-12 anys amb obesitat 2018 (%) ',
       'Cobertura vacunal de la població infantil de 0-14 anys 2018 (%)',
       'Cobertura vacunal de la població infantil menor de 12 mesos 2018 (%)',
       "Mitjana de visites de la població assignada i atesa a l'EAP 2018 (ABS)",
       'Índex socioeconòmic territorial 2018 (ABS)', nan], dtype=object)
In [12]:
ABS_SI=ABS_Indicators_geo[ABS_Indicators_geo.Indicador=='Índex socioeconòmic territorial 2018 (ABS)']
In [13]:
ABS_SI=ABS_SI[['geometry','Codi ABS','ABS','ABS total']].rename(columns={'ABS total':'SI'})
In [14]:
ABS_SI_complete=ABS_SI[ABS_SI['SI'].isna()==False]
In [15]:
ABS_SI[ABS_SI['SI'].isna()]
Out[15]:
geometry Codi ABS ABS SI
In [62]:
ABS_SI_complete
Out[62]:
geometry Codi ABS ABS SI
101 POLYGON ((293325.537 4613716.748, 293337.234 4... 379 Lleida - 7 95.9
203 POLYGON ((301421.259 4615521.650, 301428.290 4... 138 Lleida - 4 97.6
305 POLYGON ((424041.189 4599915.081, 424033.228 4... 345 Sabadell - 4B 97.8
407 POLYGON ((427125.633 4598252.103, 426969.915 4... 191 Sabadell - 1B 106.5
509 POLYGON ((425476.900 4595504.800, 425453.881 4... 322 Ciutat Badia 84.4
... ... ... ... ...
37627 POLYGON ((418872.191 4597490.814, 418864.855 4... 249 Terrassa - C 96.9
37730 MULTIPOLYGON (((353880.800 4621324.600, 353889... 106 Cervera 84.2
37832 MULTIPOLYGON (((513680.931 4691373.309, 513698... 134 Llançà 93.4
37934 MULTIPOLYGON (((436373.390 4586231.014, 436376... 311 Sant Adrià de Besòs - 1 98.9
38036 MULTIPOLYGON (((482704.764 4613180.014, 482704... 85 Blanes 90.1

373 rows × 4 columns

In [59]:
import locale
from locale import atof

locale.setlocale(locale.LC_NUMERIC, '')
ABS_SI_complete[['SI']]=ABS_SI_complete[['SI']].applymap(atof)
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
Input In [59], in <cell line: 5>()
      2 from locale import atof
      4 locale.setlocale(locale.LC_NUMERIC, '')
----> 5 ABS_SI_complete[['SI']]=ABS_SI_complete[['SI']].applymap(atof)

File ~\miniconda3\envs\Python-data-wranglig\lib\site-packages\pandas\core\frame.py:8933, in DataFrame.applymap(self, func, na_action, **kwargs)
   8930         return lib.map_infer(x, func, ignore_na=ignore_na)
   8931     return lib.map_infer(x.astype(object)._values, func, ignore_na=ignore_na)
-> 8933 return self.apply(infer).__finalize__(self, "applymap")

File ~\miniconda3\envs\Python-data-wranglig\lib\site-packages\pandas\core\frame.py:8848, in DataFrame.apply(self, func, axis, raw, result_type, args, **kwargs)
   8837 from pandas.core.apply import frame_apply
   8839 op = frame_apply(
   8840     self,
   8841     func=func,
   (...)
   8846     kwargs=kwargs,
   8847 )
-> 8848 return op.apply().__finalize__(self, method="apply")

File ~\miniconda3\envs\Python-data-wranglig\lib\site-packages\pandas\core\apply.py:733, in FrameApply.apply(self)
    730 elif self.raw:
    731     return self.apply_raw()
--> 733 return self.apply_standard()

File ~\miniconda3\envs\Python-data-wranglig\lib\site-packages\pandas\core\apply.py:857, in FrameApply.apply_standard(self)
    856 def apply_standard(self):
--> 857     results, res_index = self.apply_series_generator()
    859     # wrap results
    860     return self.wrap_results(results, res_index)

File ~\miniconda3\envs\Python-data-wranglig\lib\site-packages\pandas\core\apply.py:873, in FrameApply.apply_series_generator(self)
    870 with option_context("mode.chained_assignment", None):
    871     for i, v in enumerate(series_gen):
    872         # ignore SettingWithCopy here in case the user mutates
--> 873         results[i] = self.f(v)
    874         if isinstance(results[i], ABCSeries):
    875             # If we have a view on v, we need to make a copy because
    876             #  series_generator will swap out the underlying data
    877             results[i] = results[i].copy(deep=False)

File ~\miniconda3\envs\Python-data-wranglig\lib\site-packages\pandas\core\frame.py:8931, in DataFrame.applymap.<locals>.infer(x)
   8929 if x.empty:
   8930     return lib.map_infer(x, func, ignore_na=ignore_na)
-> 8931 return lib.map_infer(x.astype(object)._values, func, ignore_na=ignore_na)

File ~\miniconda3\envs\Python-data-wranglig\lib\site-packages\pandas\_libs\lib.pyx:2870, in pandas._libs.lib.map_infer()

File ~\miniconda3\envs\Python-data-wranglig\lib\locale.py:326, in atof(string, func)
    324 def atof(string, func=float):
    325     "Parses a string as a float according to the locale settings."
--> 326     return func(delocalize(string))

File ~\miniconda3\envs\Python-data-wranglig\lib\locale.py:316, in delocalize(string)
    314 ts = conv['thousands_sep']
    315 if ts:
--> 316     string = string.replace(ts, '')
    318 #next, replace the decimal point with a dot
    319 dd = conv['decimal_point']

AttributeError: 'float' object has no attribute 'replace'
In [61]:
ABS_SI_complete.sort_values(by='SI')
Out[61]:
geometry Codi ABS ABS SI
2651 POLYGON ((434717.652 4589405.036, 434803.577 4... 368 Santa Coloma de Gramenet - 6 58.5
10811 POLYGON ((435810.593 4586857.045, 435786.763 4... 276 Badalona - 05 63.4
815 POLYGON ((451714.279 4597996.324, 451230.549 4... 157 Mataró - 6 65.9
33339 POLYGON ((456232.110 4599717.980, 456225.650 4... 154 Mataró - 3 68.6
30891 POLYGON ((429751.348 4589112.039, 429800.857 4... 64 Barcelona - 08H 69.8
... ... ... ... ...
8567 POLYGON ((429040.255 4583608.150, 429031.320 4... 43 Barcelona - 05B 129.0
33645 POLYGON ((422107.378 4591192.833, 422105.181 4... 390 Sant Cugat del Vallès - 3 129.9
8771 POLYGON ((428908.568 4584238.620, 428888.512 4... 46 Barcelona - 05E 130.3
7241 POLYGON ((429420.068 4583013.794, 429335.985 4... 42 Barcelona - 05A 131.0
8465 POLYGON ((428049.341 4582558.776, 428003.457 4... 44 Barcelona - 05C 133.6

373 rows × 4 columns

In [63]:
ABS_SI_complete.plot(column='SI',legend=True)
Out[63]:
<AxesSubplot:>
In [58]:
import locale
from locale import atof

locale.setlocale(locale.LC_NUMERIC, '')
ABS_SI_complete[['SI']]=ABS_SI_complete[['SI']].applymap(atof)
In [16]:
ABS_Indicators_geo2=ABS_Indicators_geo.drop(columns=['ABS','CODIABSn','Àmbit','Catalunya homes','Catalunya dones','Catalunya total','ABS homes','ABS dones'])
In [17]:
ABS_Indicators_pivoted
---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
Input In [17], in <cell line: 1>()
----> 1 ABS_Indicators_pivoted

NameError: name 'ABS_Indicators_pivoted' is not defined
In [19]:
df1 = pd.DataFrame(ABS_Indicators_geo2.drop(columns='geometry'))
In [20]:
ABS_Indicators_pivoted=pd.pivot_table(df1,index=['Codi ABS'],columns='Indicador',values='ABS total', aggfunc=np.sum, fill_value=0)
In [21]:
# pd.set_option('display.max_rows', ABS_Indicators_pivoted.shape[0]+1)
ABS_Indicators_pivoted
Out[21]:
Indicador Activitat física saludable de la població de 15-69 anys 2015-2018 (%) (AGA) Adherència a la dieta mediterrània de la població de 15 anys i més 2015-2018 (%) (AGA) Cobertura vacunal de la població infantil de 0-14 anys 2018 (%) Cobertura vacunal de la població infantil menor de 12 mesos 2018 (%) Consum de risc d'alcohol de població de 15 anys i més 2015-2018 (%) (AGA) Esperança de vida en néixer (anys) 2014-2018 Gent gran (75 anys i més) que viu sola 2018 (%) Mitjana de visites de la població assignada i atesa a l'EAP 2018 (ABS) Nombre de defuncions 2014-2018 Nombre de defuncions per suïcidi 2014-2018 ... Taxa específica de mortalitat pel gran grup de causes '18. Símptomes i signes mal definits' per 100.000 habitants 2014-2018 Taxa específica de mortalitat pel gran grup de causes '2. Tumors' per 100.000 habitants 2014-2018 Taxa específica de mortalitat pel gran grup de causes '20. Causes externes de morbiditat i mortalitat' per 100.000 habitants 2014-2018 Taxa específica de mortalitat pel gran grup de causes '4. Malalties endocrines, nutricionals i metabòliques' per 100.000 habitants 2014-2018 Taxa específica de mortalitat pel gran grup de causes '5. Trastorns mentals i del comportament' per 100.000 habitants 2014-2018 Taxa específica de mortalitat pel gran grup de causes '6. Malalties del sistema nerviós' per 100.000 habitants 2014-2018 Taxa específica de mortalitat pel gran grup de causes '9. Malalties de l'aparell circulatori' per 100.000 habitants 2014-2018 Taxa per 100.000 hab. de població polimedicada amb 10 ATC o més 2018 Índex de sobreenvelliment 2018 Índex socioeconòmic territorial 2018 (ABS)
Codi ABS
1.0 80,62745285 62,47464291 94,46640316 98,52941132 4,696809043 0 0 9,255003929 0 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 16,69068627 22,86541176 94,8
2.0 80,62745285 62,47464291 93,64578639 96,12403107 4,696809043 0 0 9,074751854 0 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 1146,601196 20,29629707 76,4
3.0 80,62745285 62,47464291 92,2275641 97,22222137 4,696809043 0 0 10,08681583 0 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 1371,396606 19,09909821 88,7
4.0 73,38984887 65,39510161 89,07942238 94,44444275 6,162381844 0 0 9,956015587 0 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 582,3273315 18,10176086 89,2
5.0 72,76423176 69,6396986 87,76624795 97,84946442 7,183059445 0 0 9,997392654 0 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 1106,59436 18,86252022 95,5
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
399.0 81,4178379 67,95312566 0 88,63636017 5,559302381 0 0 0 0 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 109,6
400.0 87,71598683 72,85696433 0 0 5,237664881 0 0 0 0 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 104,8
401.0 83,49396406 64,77195371 86,5224475 93,32129669 2,947961891 0 0 6,887387276 0 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 595,4221802 9,635490417 105
402.0 83,9042304 63,41810712 0 0 2,82812154 0 0 0 0 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 96,1
403.0 83,9042304 63,41810712 0 0 2,82812154 0 0 0 0 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 90,4

373 rows × 102 columns

In [22]:
ABS_Indicators_pivoted.replace(0,'0,0')
Out[22]:
Indicador Activitat física saludable de la població de 15-69 anys 2015-2018 (%) (AGA) Adherència a la dieta mediterrània de la població de 15 anys i més 2015-2018 (%) (AGA) Cobertura vacunal de la població infantil de 0-14 anys 2018 (%) Cobertura vacunal de la població infantil menor de 12 mesos 2018 (%) Consum de risc d'alcohol de població de 15 anys i més 2015-2018 (%) (AGA) Esperança de vida en néixer (anys) 2014-2018 Gent gran (75 anys i més) que viu sola 2018 (%) Mitjana de visites de la població assignada i atesa a l'EAP 2018 (ABS) Nombre de defuncions 2014-2018 Nombre de defuncions per suïcidi 2014-2018 ... Taxa específica de mortalitat pel gran grup de causes '18. Símptomes i signes mal definits' per 100.000 habitants 2014-2018 Taxa específica de mortalitat pel gran grup de causes '2. Tumors' per 100.000 habitants 2014-2018 Taxa específica de mortalitat pel gran grup de causes '20. Causes externes de morbiditat i mortalitat' per 100.000 habitants 2014-2018 Taxa específica de mortalitat pel gran grup de causes '4. Malalties endocrines, nutricionals i metabòliques' per 100.000 habitants 2014-2018 Taxa específica de mortalitat pel gran grup de causes '5. Trastorns mentals i del comportament' per 100.000 habitants 2014-2018 Taxa específica de mortalitat pel gran grup de causes '6. Malalties del sistema nerviós' per 100.000 habitants 2014-2018 Taxa específica de mortalitat pel gran grup de causes '9. Malalties de l'aparell circulatori' per 100.000 habitants 2014-2018 Taxa per 100.000 hab. de població polimedicada amb 10 ATC o més 2018 Índex de sobreenvelliment 2018 Índex socioeconòmic territorial 2018 (ABS)
Codi ABS
1.0 80,62745285 62,47464291 94,46640316 98,52941132 4,696809043 0,0 0,0 9,255003929 0,0 0,0 ... 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 16,69068627 22,86541176 94,8
2.0 80,62745285 62,47464291 93,64578639 96,12403107 4,696809043 0,0 0,0 9,074751854 0,0 0,0 ... 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 1146,601196 20,29629707 76,4
3.0 80,62745285 62,47464291 92,2275641 97,22222137 4,696809043 0,0 0,0 10,08681583 0,0 0,0 ... 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 1371,396606 19,09909821 88,7
4.0 73,38984887 65,39510161 89,07942238 94,44444275 6,162381844 0,0 0,0 9,956015587 0,0 0,0 ... 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 582,3273315 18,10176086 89,2
5.0 72,76423176 69,6396986 87,76624795 97,84946442 7,183059445 0,0 0,0 9,997392654 0,0 0,0 ... 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 1106,59436 18,86252022 95,5
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
399.0 81,4178379 67,95312566 0,0 88,63636017 5,559302381 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 ... 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 109,6
400.0 87,71598683 72,85696433 0 0,0 5,237664881 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 ... 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 104,8
401.0 83,49396406 64,77195371 86,5224475 93,32129669 2,947961891 0,0 0,0 6,887387276 0,0 0,0 ... 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 595,4221802 9,635490417 105
402.0 83,9042304 63,41810712 0 0,0 2,82812154 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 ... 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 96,1
403.0 83,9042304 63,41810712 0 0,0 2,82812154 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 ... 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 90,4

373 rows × 102 columns

In [23]:
import locale
from locale import atof

ABS_Indicators_pivoted=ABS_Indicators_pivoted.replace(0,'0,0')
locale.setlocale(locale.LC_NUMERIC, '')
ABS_Indicators_pivoted=ABS_Indicators_pivoted.applymap(atof)
In [24]:
ABS_Indicators_pivoted
Out[24]:
Indicador Activitat física saludable de la població de 15-69 anys 2015-2018 (%) (AGA) Adherència a la dieta mediterrània de la població de 15 anys i més 2015-2018 (%) (AGA) Cobertura vacunal de la població infantil de 0-14 anys 2018 (%) Cobertura vacunal de la població infantil menor de 12 mesos 2018 (%) Consum de risc d'alcohol de població de 15 anys i més 2015-2018 (%) (AGA) Esperança de vida en néixer (anys) 2014-2018 Gent gran (75 anys i més) que viu sola 2018 (%) Mitjana de visites de la població assignada i atesa a l'EAP 2018 (ABS) Nombre de defuncions 2014-2018 Nombre de defuncions per suïcidi 2014-2018 ... Taxa específica de mortalitat pel gran grup de causes '18. Símptomes i signes mal definits' per 100.000 habitants 2014-2018 Taxa específica de mortalitat pel gran grup de causes '2. Tumors' per 100.000 habitants 2014-2018 Taxa específica de mortalitat pel gran grup de causes '20. Causes externes de morbiditat i mortalitat' per 100.000 habitants 2014-2018 Taxa específica de mortalitat pel gran grup de causes '4. Malalties endocrines, nutricionals i metabòliques' per 100.000 habitants 2014-2018 Taxa específica de mortalitat pel gran grup de causes '5. Trastorns mentals i del comportament' per 100.000 habitants 2014-2018 Taxa específica de mortalitat pel gran grup de causes '6. Malalties del sistema nerviós' per 100.000 habitants 2014-2018 Taxa específica de mortalitat pel gran grup de causes '9. Malalties de l'aparell circulatori' per 100.000 habitants 2014-2018 Taxa per 100.000 hab. de població polimedicada amb 10 ATC o més 2018 Índex de sobreenvelliment 2018 Índex socioeconòmic territorial 2018 (ABS)
Codi ABS
1.0 80.627453 62.474643 94.466403 98.529411 4.696809 0.0 0.0 9.255004 0.0 0.0 ... 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 16.690686 22.865412 94.8
2.0 80.627453 62.474643 93.645786 96.124031 4.696809 0.0 0.0 9.074752 0.0 0.0 ... 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1146.601196 20.296297 76.4
3.0 80.627453 62.474643 92.227564 97.222221 4.696809 0.0 0.0 10.086816 0.0 0.0 ... 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1371.396606 19.099098 88.7
4.0 73.389849 65.395102 89.079422 94.444443 6.162382 0.0 0.0 9.956016 0.0 0.0 ... 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 582.327332 18.101761 89.2
5.0 72.764232 69.639699 87.766248 97.849464 7.183059 0.0 0.0 9.997393 0.0 0.0 ... 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1106.594360 18.862520 95.5
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
399.0 81.417838 67.953126 0.000000 88.636360 5.559302 0.0 0.0 0.000000 0.0 0.0 ... 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.000000 0.000000 109.6
400.0 87.715987 72.856964 0.000000 0.000000 5.237665 0.0 0.0 0.000000 0.0 0.0 ... 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.000000 0.000000 104.8
401.0 83.493964 64.771954 86.522447 93.321297 2.947962 0.0 0.0 6.887387 0.0 0.0 ... 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 595.422180 9.635490 105.0
402.0 83.904230 63.418107 0.000000 0.000000 2.828122 0.0 0.0 0.000000 0.0 0.0 ... 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.000000 0.000000 96.1
403.0 83.904230 63.418107 0.000000 0.000000 2.828122 0.0 0.0 0.000000 0.0 0.0 ... 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.000000 0.000000 90.4

373 rows × 102 columns

In [25]:
cols=[]
for column in ABS_Indicators_pivoted.columns:
    if ABS_Indicators_pivoted[column].sum()==0:
    	cols.append(column)
ABS_Indicators_pivoted_corrected = ABS_Indicators_pivoted.drop(columns=cols)
In [26]:
ABS_Indicators_pivoted_corrected
Out[26]:
Indicador Activitat física saludable de la població de 15-69 anys 2015-2018 (%) (AGA) Adherència a la dieta mediterrània de la població de 15 anys i més 2015-2018 (%) (AGA) Cobertura vacunal de la població infantil de 0-14 anys 2018 (%) Cobertura vacunal de la població infantil menor de 12 mesos 2018 (%) Consum de risc d'alcohol de població de 15 anys i més 2015-2018 (%) (AGA) Mitjana de visites de la població assignada i atesa a l'EAP 2018 (ABS) Població amb autopercepció bona de la seva salut 2015-2018 (%) (AGA) Població amb autopercepció dolenta de la seva salut 2015-2018 (%) (AGA) Població assegurada de 0-14 anys 2018 Població assegurada de 15-44 anys 2018 ... Població exempta de copagament de farmàcia (%) Població menor de 18 anys atesa a centres ambulatoris de salut mental (%) Població menor de 18 anys atesa a centres ambulatoris de salut mental per trastorn adaptatiu 2018 (%) Població menor de 18 anys atesa a centres ambulatoris de salut mental per trastorn de conducta 2018 (%) Població menor de 18 anys atesa a centres ambulatoris de salut mental per trastorn de conducta alimentària 2018 Població menor de 18 anys atesa a centres ambulatoris de salut mental per trastorn de dèficit d'atenció i/o hiperactivitat 2018 (%) Població menor de 18 anys atesa a centres ambulatoris de salut mental per trastorn de l'espectre autista 2018 (%) Taxa per 100.000 hab. de població polimedicada amb 10 ATC o més 2018 Índex de sobreenvelliment 2018 Índex socioeconòmic territorial 2018 (ABS)
Codi ABS
1.0 80.627453 62.474643 94.466403 98.529411 4.696809 9.255004 82.484593 17.515407 988.0 2250.0 ... 3.086420 6.233988 23.287672 5.479452 8.219178 53.424656 8.219178 16.690686 22.865412 94.8
2.0 80.627453 62.474643 93.645786 96.124031 4.696809 9.074752 82.484593 17.515407 2304.0 5562.0 ... 2.888839 5.709992 28.947369 9.868421 3.947368 34.868420 9.210526 1146.601196 20.296297 76.4
3.0 80.627453 62.474643 92.227564 97.222221 4.696809 10.086816 82.484593 17.515407 1318.0 3467.0 ... 5.062903 6.041535 32.291668 13.541667 6.250000 27.083334 3.125000 1371.396606 19.099098 88.7
4.0 73.389849 65.395102 89.079422 94.444443 6.162382 9.956016 82.526304 17.473696 4780.0 11328.0 ... 5.309648 5.056868 14.878893 2.076125 0.692042 41.868511 13.148788 582.327332 18.101761 89.2
5.0 72.764232 69.639699 87.766248 97.849464 7.183059 9.997393 83.494567 16.505433 1900.0 4326.0 ... 3.611963 3.082343 12.857142 11.428572 4.285714 27.142857 12.857142 1106.594360 18.862520 95.5
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
399.0 81.417838 67.953126 0.000000 88.636360 5.559302 0.000000 84.728249 15.271751 0.0 0.0 ... 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 109.6
400.0 87.715987 72.856964 0.000000 0.000000 5.237665 0.000000 82.742694 17.257306 0.0 0.0 ... 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 104.8
401.0 83.493964 64.771954 86.522447 93.321297 2.947962 6.887387 83.790592 16.209408 4199.0 8977.0 ... 3.169967 5.910736 14.965986 14.285714 1.360544 14.625851 24.829931 595.422180 9.635490 105.0
402.0 83.904230 63.418107 0.000000 0.000000 2.828122 0.000000 76.385710 23.614290 0.0 0.0 ... 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 96.1
403.0 83.904230 63.418107 0.000000 0.000000 2.828122 0.000000 76.385710 23.614290 0.0 0.0 ... 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 90.4

373 rows × 76 columns

In [27]:
ABS_Indicators_geo_pivoted=ABS.merge(ABS_Indicators_pivoted_corrected,how="left",left_on='CODIABSn', right_on='Codi ABS')
In [28]:
ABS_Indicators_geo_pivoted
Out[28]:
CODIABSa CODIABSn NOMABS CODIRS NOMRS CODI9RS NOM9RS CODISS NOMSS CODIAGA ... Població exempta de copagament de farmàcia (%) Població menor de 18 anys atesa a centres ambulatoris de salut mental (%) Població menor de 18 anys atesa a centres ambulatoris de salut mental per trastorn adaptatiu 2018 (%) Població menor de 18 anys atesa a centres ambulatoris de salut mental per trastorn de conducta 2018 (%) Població menor de 18 anys atesa a centres ambulatoris de salut mental per trastorn de conducta alimentària 2018 Població menor de 18 anys atesa a centres ambulatoris de salut mental per trastorn de dèficit d'atenció i/o hiperactivitat 2018 (%) Població menor de 18 anys atesa a centres ambulatoris de salut mental per trastorn de l'espectre autista 2018 (%) Taxa per 100.000 hab. de població polimedicada amb 10 ATC o més 2018 Índex de sobreenvelliment 2018 Índex socioeconòmic territorial 2018 (ABS)
0 379 379 Lleida - 7 61 Regió Sanitària Lleida 61 Regió Sanitària Lleida 6156 Lleida 05 ... 4.294139 5.265005 24.666666 12.000000 4.666667 28.000000 11.333333 903.632019 15.106952 95.9
1 138 138 Lleida - 4 61 Regió Sanitària Lleida 61 Regió Sanitària Lleida 6156 Lleida 05 ... 4.277661 6.934244 26.354679 11.576355 2.463054 35.221676 8.866995 573.237183 19.272728 97.6
2 345 345 Sabadell - 4B 78 Regió Sanitària Barcelona 81 Regió Sanitària Metropolità Nord 7844 Vallès Occidental Est 35 ... 4.546795 6.573933 4.347826 7.826087 2.318841 38.550724 15.652174 598.467896 10.418848 97.8
3 191 191 Sabadell - 1B 78 Regió Sanitària Barcelona 81 Regió Sanitària Metropolità Nord 7844 Vallès Occidental Est 35 ... 3.287488 6.078697 4.910714 4.017857 0.892857 34.821430 12.500000 671.053772 20.524899 106.5
4 322 322 Ciutat Badia 78 Regió Sanitària Barcelona 81 Regió Sanitària Metropolità Nord 7844 Vallès Occidental Est 35 ... 7.150496 0.477327 0.000000 25.000000 0.000000 33.333332 25.000000 1056.520630 9.904971 84.4
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
373 408 408 Guissona - la Segarra 61 Regió Sanitària Lleida 61 Regió Sanitària Lleida 6156 Leida 05 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
374 106 106 Cervera - la Segarra 61 Regió Sanitària Lleida 61 Regió Sanitària Lleida 6156 Lleida 05 ... 2.845528 3.225806 27.819550 15.037594 2.255639 42.857143 10.526316 782.733521 22.254251 84.2
375 134 134 Llançà 64 Regió Sanitària Girona 64 Regió Sanitària Girona 6461 Girona Nord 51 ... 3.670679 2.318841 4.166667 12.500000 8.333333 45.833332 16.666666 1532.421509 15.379976 93.4
376 311 311 Sant Adrià de Besòs - 1 78 Regió Sanitària Barcelona 81 Regió Sanitària Metropolità Nord 7867 Barcelonès Nord i Maresme 30 ... 3.967720 5.824489 21.333334 4.888889 1.333333 16.888889 10.666667 659.072082 15.348473 98.9
377 085 85 Blanes 64 Regió Sanitària Girona 64 Regió Sanitària Girona 6462 Girona Sud 56 ... 5.964767 4.503464 31.730770 3.525641 4.166667 17.628204 13.461538 416.697846 14.472207 90.1

378 rows × 88 columns

In [31]:
import matplotlib.pyplot as plt
In [32]:
for column in ABS_Indicators_pivoted_corrected.columns:
    ABS_Indicators_geo_pivoted.plot(column,legend=True)
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
Input In [32], in <cell line: 1>()
      1 for column in ABS_Indicators_pivoted_corrected.columns:
----> 2     ABS_Indicators_geo_pivoted.plot(column,legend=True, title=column)

File ~\miniconda3\envs\Python-data-wranglig\lib\site-packages\geopandas\plotting.py:968, in GeoplotAccessor.__call__(self, *args, **kwargs)
    966 kind = kwargs.pop("kind", "geo")
    967 if kind == "geo":
--> 968     return plot_dataframe(data, *args, **kwargs)
    969 if kind in self._pandas_kinds:
    970     # Access pandas plots
    971     return PlotAccessor(data)(kind=kind, **kwargs)

File ~\miniconda3\envs\Python-data-wranglig\lib\site-packages\geopandas\plotting.py:850, in plot_dataframe(df, column, cmap, color, ax, cax, categorical, legend, scheme, k, vmin, vmax, markersize, figsize, legend_kwds, categories, classification_kwds, missing_kwds, aspect, **style_kwds)
    848 subset = values[poly_idx & np.invert(nan_idx)]
    849 if not polys.empty:
--> 850     _plot_polygon_collection(
    851         ax, polys, subset, vmin=mn, vmax=mx, cmap=cmap, **style_kwds
    852     )
    854 # plot all LineStrings and MultiLineString components in same collection
    855 lines = expl_series[line_idx & np.invert(nan_idx)]

File ~\miniconda3\envs\Python-data-wranglig\lib\site-packages\geopandas\plotting.py:174, in _plot_polygon_collection(ax, geoms, values, color, cmap, vmin, vmax, **kwargs)
    170     kwargs["color"] = color
    172 _expand_kwargs(kwargs, multiindex)
--> 174 collection = PatchCollection(
    175     [_PolygonPatch(poly) for poly in geoms if not poly.is_empty], **kwargs
    176 )
    178 if values is not None:
    179     collection.set_array(np.asarray(values))

File ~\miniconda3\envs\Python-data-wranglig\lib\site-packages\matplotlib\collections.py:1848, in PatchCollection.__init__(self, patches, match_original, **kwargs)
   1845     kwargs['linestyles'] = [p.get_linestyle() for p in patches]
   1846     kwargs['antialiaseds'] = [p.get_antialiased() for p in patches]
-> 1848 super().__init__(**kwargs)
   1850 self.set_paths(patches)

File ~\miniconda3\envs\Python-data-wranglig\lib\site-packages\matplotlib\collections.py:217, in Collection.__init__(self, edgecolors, facecolors, linewidths, linestyles, capstyle, joinstyle, antialiaseds, offsets, transOffset, norm, cmap, pickradius, hatch, urls, zorder, **kwargs)
    214 self._transOffset = transOffset
    216 self._path_effects = None
--> 217 self.update(kwargs)
    218 self._paths = None

File ~\miniconda3\envs\Python-data-wranglig\lib\site-packages\matplotlib\artist.py:1064, in Artist.update(self, props)
   1062             func = getattr(self, f"set_{k}", None)
   1063             if not callable(func):
-> 1064                 raise AttributeError(f"{type(self).__name__!r} object "
   1065                                      f"has no property {k!r}")
   1066             ret.append(func(v))
   1067 if ret:

AttributeError: 'PatchCollection' object has no property 'title'
In [43]:
for column in ABS_Indicators_pivoted_corrected.columns:
	f, ax = plt.subplots()
	ax=ABS_Indicators_geo_pivoted.plot(column,legend=True,axes=ax)
	f.suptitle(column)
	plt.show()

dissolve() is equivalent to the groupby() pandas function.

In [52]:
AGA_Indicators=ABS_Indicators_geo_pivoted.dissolve(by=['CODIAGA','NOMAGA'],aggfunc='mean')
In [53]:
AGA_Indicators
Out[53]:
geometry CODIABSn Activitat física saludable de la població de 15-69 anys 2015-2018 (%) (AGA) Adherència a la dieta mediterrània de la població de 15 anys i més 2015-2018 (%) (AGA) Cobertura vacunal de la població infantil de 0-14 anys 2018 (%) Cobertura vacunal de la població infantil menor de 12 mesos 2018 (%) Consum de risc d'alcohol de població de 15 anys i més 2015-2018 (%) (AGA) Mitjana de visites de la població assignada i atesa a l'EAP 2018 (ABS) Població amb autopercepció bona de la seva salut 2015-2018 (%) (AGA) Població amb autopercepció dolenta de la seva salut 2015-2018 (%) (AGA) ... Població exempta de copagament de farmàcia (%) Població menor de 18 anys atesa a centres ambulatoris de salut mental (%) Població menor de 18 anys atesa a centres ambulatoris de salut mental per trastorn adaptatiu 2018 (%) Població menor de 18 anys atesa a centres ambulatoris de salut mental per trastorn de conducta 2018 (%) Població menor de 18 anys atesa a centres ambulatoris de salut mental per trastorn de conducta alimentària 2018 Població menor de 18 anys atesa a centres ambulatoris de salut mental per trastorn de dèficit d'atenció i/o hiperactivitat 2018 (%) Població menor de 18 anys atesa a centres ambulatoris de salut mental per trastorn de l'espectre autista 2018 (%) Taxa per 100.000 hab. de població polimedicada amb 10 ATC o més 2018 Índex de sobreenvelliment 2018 Índex socioeconòmic territorial 2018 (ABS)
CODIAGA NOMAGA
01 Alt Urgell MULTIPOLYGON (((360960.247 4650059.791, 360909... 201.000000 82.244176 79.943150 91.613500 97.177273 6.510121 11.497766 80.054968 19.945032 ... 3.391106 5.646205 37.820513 4.310345 1.724138 40.008841 8.068081 1511.525543 21.022434 95.700000
02 Cerdanya MULTIPOLYGON (((394495.400 4698760.100, 394585... 103.000000 72.868473 70.955152 81.814179 95.652176 7.508339 8.222919 82.897241 17.102759 ... 2.157021 2.887844 4.651163 3.488372 0.000000 56.976746 10.465117 840.854309 17.793203 99.800000
03 Pallars POLYGON ((346678.012 4677003.965, 346688.593 4... 204.000000 82.383344 76.441998 87.859164 95.052327 6.013585 12.355229 83.981954 16.018046 ... 2.664945 5.996199 31.442577 7.329598 8.574541 38.305321 7.889822 1804.554443 25.276945 100.666667
04 Aran POLYGON ((308779.522 4735677.340, 308770.626 4... 7.000000 64.787790 75.587594 72.332016 95.522385 5.585171 6.811920 88.582874 11.417126 ... 1.455301 6.933842 51.376148 3.669725 1.834862 15.596331 14.678899 1187.387695 16.718996 107.500000
05 Lleida POLYGON ((319337.600 4581173.500, 318551.300 4... 152.875000 80.627453 62.474643 90.898432 96.167065 4.696809 9.723161 82.484593 17.515407 ... 4.025554 5.098575 25.944064 11.719016 3.947406 32.623104 10.431736 1093.824920 19.620361 90.291304
06 Alt Camp i Conca de Barberà POLYGON ((354973.774 4566132.268, 354965.199 4... 255.000000 70.653800 63.907643 67.503033 96.151518 5.338563 9.602996 78.934982 21.065018 ... 3.735032 3.716034 22.008747 4.829776 3.990313 50.603287 20.102139 1025.056320 17.991040 97.025000
07 Baix Camp i Priorat MULTIPOLYGON (((320884.140 4535496.810, 320884... 227.846154 72.194444 68.469440 85.057176 94.453905 6.435553 8.640981 84.007471 15.992529 ... 4.572035 2.995489 23.250934 3.118520 4.547453 40.353966 23.528134 1223.213686 16.838900 95.938462
08 Baix Penedès POLYGON ((384294.035 4564113.439, 384289.602 4... 228.000000 72.318073 59.049394 0.000000 0.000000 3.679138 9.963670 78.947785 21.052215 ... 6.074510 3.763650 15.541403 5.819257 0.754483 57.004248 20.495835 636.761993 13.744129 91.900000
09 Tarragonès MULTIPOLYGON (((345809.080 4546576.590, 345810... 259.538462 79.140343 69.382069 69.385997 73.894254 4.582590 8.484110 83.097007 16.902993 ... 4.448473 3.823976 20.117334 1.790878 1.411849 45.766061 18.128542 860.165877 14.651320 94.215385
19 Anoia POLYGON ((359289.886 4594974.692, 359246.702 4... 262.555556 68.527357 62.280922 91.186991 95.685417 3.305468 8.379295 80.946451 19.053549 ... 4.531485 4.675922 20.153221 6.463984 2.943949 16.011211 9.175300 1234.168213 16.262188 99.155556
22 Osona POLYGON ((437328.568 4625799.073, 437321.036 4... 243.909091 76.225424 67.076111 74.789180 78.397278 2.920063 9.347240 82.204965 17.795035 ... 3.133331 5.289437 17.883678 6.575185 2.743700 32.548316 8.100450 1036.549483 18.995403 99.654545
24 Baix Llobregat Centre i Fontsanta -L'H N MULTIPOLYGON (((420586.289 4577782.809, 420538... 209.947368 81.470247 69.243888 82.514367 88.610021 5.682542 7.789744 81.421782 18.578218 ... 3.358398 4.114394 30.206305 10.585003 1.867450 17.078139 16.986511 637.500919 14.874515 97.763158
25 L'Hospitalet Sud i el Prat de Llobregat POLYGON ((422522.120 4569923.000, 422521.590 4... 260.500000 82.944788 73.708187 90.408225 94.962109 3.060190 8.292509 82.007607 17.992393 ... 3.932754 4.977318 18.621855 9.835869 1.891201 16.598400 17.602160 749.248025 11.767066 98.030000
30 Barcelonès Nord i Baix Maresme MULTIPOLYGON (((436280.210 4586346.810, 436279... 285.913043 83.616425 61.437091 81.130694 87.871559 3.375585 8.158731 78.542967 21.457033 ... 4.657997 5.006415 21.326884 8.196577 1.014899 15.413382 13.462359 791.238462 13.414320 95.013043
33 Maresme Central MULTIPOLYGON (((445396.709 4592956.608, 445394... 173.000000 80.507571 68.020766 84.109333 90.368160 4.379096 8.099768 82.387996 17.612004 ... 4.434079 4.590890 6.770291 2.339932 2.282893 28.757901 24.631265 685.427821 16.279725 100.876923
35 Vallès Occidental Est POLYGON ((422875.413 4595410.650, 422890.301 4... 249.315789 71.597821 62.654109 81.130402 85.762189 2.666028 8.008339 80.231367 19.768633 ... 4.394106 5.956562 3.280241 7.476059 1.026338 29.586209 13.430496 726.829707 13.980099 99.015789
37 Alta Ribagorça POLYGON ((329105.648 4705714.854, 329080.489 4... 180.000000 78.777900 72.679128 86.896552 100.000000 9.810028 13.081671 77.893912 22.106088 ... 1.659514 7.042253 45.000000 5.000000 2.500000 37.500000 0.000000 2844.531738 24.188791 100.300000
46 Barcelona Esquerra MULTIPOLYGON (((428532.010 4575910.050, 428524... 70.000000 87.715987 72.856964 59.944431 71.606278 5.237665 6.740958 82.742694 17.257306 ... 2.380869 3.626110 17.746008 7.263934 2.449273 22.079790 12.748693 508.066264 18.511848 114.545000
47 Barcelona Nord POLYGON ((428781.843 4584161.948, 428740.745 4... 188.600000 83.904230 63.418107 58.259505 62.063440 2.828122 6.289696 76.385710 23.614290 ... 3.303662 4.999035 19.910306 7.040975 0.801925 11.469836 5.824749 567.490292 14.267936 98.540000
48 Altebrat POLYGON ((280546.289 4536960.765, 280531.582 4... 177.000000 67.896679 74.253933 94.318702 96.627040 6.211604 11.294586 84.128239 15.871761 ... 3.798357 2.995547 17.103850 5.928509 0.900901 47.184211 13.801600 1162.732625 21.108833 93.000000
49 Baix Ebre MULTIPOLYGON (((315551.370 4504038.450, 315539... 226.000000 68.650900 63.998659 91.404171 97.546532 3.703961 9.732157 81.052933 18.947067 ... 4.635303 4.543100 10.291149 1.279585 1.819492 52.305736 17.719707 998.699256 17.988855 85.500000
50 Montsià MULTIPOLYGON (((298303.470 4494134.530, 298302... 156.666667 73.389849 65.395102 92.220516 96.197431 6.162382 9.882751 82.526304 17.473696 ... 5.045203 4.456832 12.163538 1.638318 0.993806 42.954950 14.517239 796.390666 18.679434 82.700000
51 Alt Empordà MULTIPOLYGON (((511886.580 4662656.480, 511886... 151.625000 75.668519 69.628504 88.468444 98.022609 3.804989 8.996737 80.538262 19.461738 ... 4.283323 1.971995 15.667177 10.346382 4.405877 23.412858 10.972994 1177.533623 17.291481 91.162500
52 Baix Empordà MULTIPOLYGON (((497693.760 4622322.890, 497691... 179.000000 75.493148 63.747497 17.281080 19.352751 3.191285 8.843698 87.186288 12.813712 ... 5.039488 3.349695 10.065312 6.927019 3.591737 20.155789 10.424307 671.030048 16.537513 90.280000
53 Garrotxa POLYGON ((461396.292 4652883.988, 461395.592 4... 236.750000 81.287514 71.426666 83.816111 94.189236 2.216541 9.339946 82.476623 17.523377 ... 2.196222 5.744619 15.899718 7.935305 1.578734 14.793145 10.093447 1295.146538 20.707975 102.375000
54 Ripollès POLYGON ((427730.979 4662622.311, 427728.104 4... 207.333333 70.130772 63.622805 61.510192 65.517242 1.914842 9.479499 84.687387 15.312613 ... 2.294516 4.133314 28.035509 9.653903 0.343643 15.711831 4.019800 1639.127380 19.582974 102.433333
55 Alt Maresme MULTIPOLYGON (((467308.340 4604861.800, 467308... 197.400000 79.800526 58.529679 51.993945 92.237471 2.641371 8.797641 82.062898 17.937102 ... 5.080909 4.149486 30.727624 8.362516 2.994233 17.509022 14.549197 675.018176 15.554726 94.660000
56 Selva Marítima MULTIPOLYGON (((482629.054 4613174.515, 482630... 113.500000 71.560585 55.846154 43.138489 90.987556 1.697138 8.462402 86.098014 13.901986 ... 5.545579 3.983247 34.012104 2.341971 2.855534 16.536110 13.101426 436.890045 12.918115 83.750000
57 Gironès Nord i Pla de l'Estany POLYGON ((487600.464 4646214.636, 487600.502 4... 121.285714 75.312220 64.732703 86.835805 94.678317 2.007604 8.352514 83.629189 16.370811 ... 3.540718 3.130050 13.706420 10.277010 2.824926 24.742783 14.140113 670.684034 17.994811 101.800000
58 Gironès Sud i Selva Interior POLYGON ((485046.574 4643060.993, 485071.864 4... 156.714286 72.764232 69.639699 89.730766 94.768963 7.183059 9.018896 83.494567 16.505433 ... 4.490764 3.571530 11.762360 9.484810 3.130503 22.159703 15.884497 784.280130 17.158882 90.985714
59 Bages i Solsonès POLYGON ((398374.344 4612033.002, 398368.304 4... 162.333333 80.853858 63.656888 83.819700 90.246768 3.466518 8.915400 77.959458 22.040542 ... 4.325387 6.322836 11.256097 2.485796 1.563096 54.168886 18.330453 1017.903760 18.928054 98.906667
60 Berguedà POLYGON ((417960.872 4659656.843, 417962.030 4... 113.333333 76.435754 65.637520 91.081344 96.943525 4.188647 10.033802 72.087665 27.912335 ... 3.389699 3.488250 13.088954 4.643206 3.567937 38.895406 11.236559 1236.640015 22.779225 101.500000
61 Alt Penedès POLYGON ((389732.804 4569902.925, 389116.517 4... 364.800000 75.261036 71.569696 88.308458 96.376808 3.212724 7.417291 81.824759 18.175241 ... 3.846718 5.016187 28.074078 13.735404 2.614717 33.973539 9.135231 598.538188 17.757643 98.800000
62 Garraf MULTIPOLYGON (((384120.980 4560842.700, 384122... 342.000000 82.144961 55.478820 85.053334 93.002389 2.166429 5.146060 82.276474 17.723526 ... 3.175437 3.266602 24.207072 10.504162 2.514853 34.366438 19.455199 401.959882 10.793996 100.514286
63 Baix Llobregat Litoral i Viladecans POLYGON ((412064.832 4568554.044, 411959.467 4... 285.125000 83.493964 64.771954 62.866013 68.870777 2.947962 7.574750 83.790592 16.209408 ... 3.124528 5.503159 17.921161 10.928354 2.205263 15.935582 18.620983 691.992424 13.188334 107.800000
64 Baix Llobregat Litoral i Sant Boi POLYGON ((419534.641 4574366.742, 419514.428 4... 260.500000 78.425054 66.494326 90.055884 95.901553 5.119538 7.586287 79.185058 20.814942 ... 4.207461 5.492519 13.451547 11.024132 1.315105 24.085642 20.126315 765.422531 14.146762 99.566667
65 Baix Llobregat Nord MULTIPOLYGON (((411852.711 4585695.027, 411853... 247.142857 76.701407 66.991418 76.215436 79.717463 2.220219 7.878042 83.141465 16.858535 ... 3.238871 4.723331 31.444756 12.371818 1.504689 18.600460 22.707078 706.159428 14.408299 102.571429
66 Vallès Occidental Oest POLYGON ((416423.775 4590296.855, 416418.610 4... 323.937500 81.417838 67.953126 38.391344 49.501750 5.559302 7.042246 84.728249 15.271751 ... 3.788398 4.300889 6.816866 8.661513 1.309695 47.549333 19.117660 508.230493 13.948547 106.353333
67 Baix Montseny POLYGON ((457118.249 4608934.182, 457053.807 4... 291.500000 75.813060 69.102201 90.189314 95.500893 4.685596 7.634582 84.911274 15.088726 ... 3.399911 2.868703 17.689960 8.064790 4.138399 27.569539 18.457429 571.402512 16.750757 105.050000
68 Baix Vallès POLYGON ((433138.782 4594925.575, 433119.545 4... 254.000000 80.498474 64.426724 89.977751 95.920577 3.569036 7.699533 84.279033 15.720967 ... 3.526759 4.435976 16.120333 16.696422 3.069294 47.200466 15.770754 704.493217 14.115217 100.350000
69 Vallès Oriental Central POLYGON ((444818.871 4601013.993, 444816.878 4... 243.555556 79.718605 69.288546 83.183206 84.232057 3.422351 7.676066 84.799395 15.200605 ... 3.684443 3.560986 15.766059 9.732098 2.589004 30.776260 22.284028 600.448134 14.527089 102.544444
70 Barcelona Dreta MULTIPOLYGON (((430156.014 4582415.334, 430060... 84.937500 84.603136 71.417227 69.490831 79.160319 3.663846 6.921375 81.144242 18.855758 ... 2.329905 4.415092 15.269074 8.809481 2.090944 24.005091 12.550698 526.330547 21.034108 114.550000
71 Barcelona Litoral Mar MULTIPOLYGON (((432705.570 4581492.600, 432705... 89.785714 84.983166 66.734327 85.711749 89.109379 4.137905 8.413414 80.267655 19.732345 ... 4.776819 4.922694 15.708812 10.794169 1.256558 28.633430 15.747830 687.409834 18.009277 96.435714

43 rows × 78 columns

In [55]:
for column in ABS_Indicators_pivoted_corrected.columns:
	f, ax = plt.subplots()
	ax=AGA_Indicators.plot(column,legend=True,axes=ax)
	f.suptitle(column)
	plt.show()
C:\Users\ALEX\miniconda3\envs\Python-data-wranglig\lib\site-packages\geopandas\plotting.py:649: FutureWarning: 'axes' is deprecated, please use 'ax' instead (for consistency with pandas)
  warnings.warn(
In [45]:
ABS_Indicators_geo_pivoted.columns
Out[45]:
Index(['CODIABSa', 'CODIABSn', 'NOMABS', 'CODIRS', 'NOMRS', 'CODI9RS',
       'NOM9RS', 'CODISS', 'NOMSS', 'CODIAGA', 'NOMAGA', 'geometry',
       'Activitat física saludable de la població de 15-69 anys 2015-2018 (%) (AGA)',
       'Adherència a la dieta mediterrània de la població de 15 anys i més 2015-2018 (%) (AGA)',
       'Cobertura vacunal de la població infantil de 0-14 anys 2018 (%)',
       'Cobertura vacunal de la població infantil menor de 12 mesos 2018 (%)',
       'Consum de risc d'alcohol de població de 15 anys i més 2015-2018 (%) (AGA)',
       'Mitjana de visites de la població assignada i atesa a l'EAP 2018 (ABS)',
       'Població amb autopercepció bona de la seva salut 2015-2018 (%) (AGA)',
       'Població amb autopercepció dolenta de la seva salut 2015-2018 (%) (AGA)',
       'Població assegurada de 0-14 anys 2018',
       'Població assegurada de 15-44 anys 2018',
       'Població assegurada de 45-64 anys 2018',
       'Població assegurada de 65 anys i més 2018',
       'Població assegurada total 2018', 'Població assignada a l'EAP 2018 (n)',
       'Població assignada a l'EAP de 75 anys o més que ha estat atesa al programa ATDOM 2018 (%)(ABS)',
       'Població assignada i atesa a l'EAP 2018 (%)',
       'Població consumidora de fàrmacs 2018 (%)',
       'Població consumidora de psicofàrmacs 2018 (%) ',
       'Població consumidora de tabac de la població assignada a l'EAP de 15 anys i més 2018 (%)',
       'Població de 0-14 anys atesa a atenció primària pel síndorm del túnel carpià 2018 (%)',
       'Població de 0-14 anys atesa a atenció primària per alteracions del metabolisme lipídic 2018 (%)',
       'Població de 0-14 anys atesa a atenció primària per altres hèrnies abdominals 2018 (%)',
       'Població de 0-14 anys atesa a atenció primària per asma 2018 (%)',
       'Població de 0-14 anys atesa a atenció primària per ceguesa 2018 (%)',
       'Població de 0-14 anys atesa a atenció primària per criptoquídia 2018 (%)',
       'Població de 0-14 anys atesa a atenció primària per deformitats adquirides columna 2018 (%)',
       'Població de 0-14 anys atesa a atenció primària per deformitats adquirides extremitats 2018 (%)',
       'Població de 0-14 anys atesa a atenció primària per fòbia o trastorn compulsiu 2018 (%)',
       'Població de 0-14 anys atesa a atenció primària per hipertròfia amigdales/adenoïdes 2018 (%)',
       'Població de 0-14 anys atesa a atenció primària per hipotiroïdisme/mixedema 2018 (%)',
       'Població de 0-14 anys atesa a atenció primària per migranya 2018 (%)',
       'Població de 0-14 anys atesa a atenció primària per obesitat 2018 (%)',
       'Població de 0-14 anys atesa a atenció primària per osteocondrosi 2018 (%)',
       'Població de 0-14 anys atesa a atenció primària per rinitis al·lèrgica 2018 (%)',
       'Població de 0-14 anys atesa a atenció primària per síndrome apnea del son 2018 (%)',
       'Població de 0-14 anys atesa a atenció primària per trastorn ansietat i angoixa 2018 (%)',
       'Població de 0-14 anys atesa a atenció primària per trastorns de refracció 2018 (%)',
       'Població de 0-14 anys atesa a atenció primària per trastorns hipercinètics 2018 (%)',
       'Població de 15 anys i més amb dependència 2015-2018 (%) (AGA)',
       'Població de 15 anys i més amb diversitat funcional 2015-2018 (%) (AGA)',
       'Població de 15 anys i més atesa a atenció primària per alteracions del metabolisme lipídic 2018  (%)',
       'Població de 15 anys i més atesa a atenció primària per altres artrosis 2018 (%)',
       'Població de 15 anys i més atesa a atenció primària per altres malalties del cor 2018  (%)',
       'Població de 15 anys i més atesa a atenció primària per depressió 2018  (%)',
       'Població de 15 anys i més atesa a atenció primària per diabetis no insulinodependent 2018  (%)',
       'Població de 15 anys i més atesa a atenció primària per hipertensió arterial no complicada 2018 (%)',
       'Població de 15 anys i més atesa a atenció primària per hipertròfia prostàtica benigna 2018 (%)',
       'Població de 15 anys i més atesa a atenció primària per hipotiroïdisme/mixedema 2018 (%)',
       'Població de 15 anys i més atesa a atenció primària per obesitat 2018 (%)',
       'Població de 15 anys i més atesa a atenció primària per osteoporosis 2018 (%)',
       'Població de 15 anys i més atesa a atenció primària per rinitis al·lèrgica 2018 (%)',
       'Població de 15 anys i més atesa a atenció primària per trastorn ansietat/angoixa/estat ansiós 2018 (%)',
       'Població de 15 anys i més atesa a atenció primària per varices de les cames 2018 (%)',
       'Població de 18 anys i més atesa a centres ambulatoris de salut mental per altres psicosis 2018 (%)',
       'Població de 18 anys i més atesa a centres ambulatoris de salut mental per ansietat 2018 (%)',
       'Població de 18 anys i més atesa a centres ambulatoris de salut mental per demència 2018 (%)',
       'Població de 18 anys i més atesa a centres ambulatoris de salut mental per depressió 2018 (%)',
       'Població de 18 anys i més atesa a centres ambulatoris de salut mental per esquizofrènia 2018 (%)',
       'Població de 18 anys i més atesa a centres ambulatoris de salut mental per trastorn bipolar 2018 (%)',
       'Població de 18 anys o més atesa a centres ambulatoris de salut mental (%)',
       'Població de 18-74 anys amb excés de pes 2018 (%) ',
       'Població de 18-74 anys amb obesitat 2018 (%) ',
       'Població de 18-74 anys amb sobrepès 2018 (%) ',
       'Població de 6-12 anys amb excés de pes 2018 (%) ',
       'Població de 6-12 anys amb obesitat 2018 (%) ',
       'Població de 6-12 anys amb sobrepès 2018 (%) ',
       'Població exempta de copagament de farmàcia (%)',
       'Població menor de 18 anys atesa a centres ambulatoris de salut mental (%)',
       'Població menor de 18 anys atesa a centres ambulatoris de salut mental per trastorn adaptatiu 2018 (%)  ',
       'Població menor de 18 anys atesa a centres ambulatoris de salut mental per trastorn de conducta 2018 (%)',
       'Població menor de 18 anys atesa a centres ambulatoris de salut mental per trastorn de conducta alimentària 2018 ',
       'Població menor de 18 anys atesa a centres ambulatoris de salut mental per trastorn de dèficit d'atenció i/o hiperactivitat 2018 (%)',
       'Població menor de 18 anys atesa a centres ambulatoris de salut mental per trastorn de l'espectre autista 2018 (%)',
       'Taxa per 100.000 hab. de població polimedicada amb 10 ATC o més 2018',
       'Índex de sobreenvelliment 2018',
       'Índex socioeconòmic territorial 2018 (ABS)'],
      dtype='object')
In [ ]: